阿里控股-医疗大模型算法专家-基础技术

岗位职责

团队方向 达摩院-医疗AI实验室-基础技术团队，主要工作包括医疗大模型（包含视觉基础模型、LLM以及多模态大模型）的训练优化，以及基于医疗大模型的临床Agent的研发与实际场景的产品化落地。团队承担两条主线：一是将前沿通用的大模型技术引入医疗领域并做出突破；二是将医疗大模型在真实临床场景中做稳、做准、落地成产品。 岗位定位：独立承担医疗大模型训练或落地的某个子方向（数据 / 训练 / 评测 / RAG / 幻觉防控 / Agent 编排等其中任一），既能亲手解决最难的技术问题，也能制定该方向的技术方案并带领 1-2 人执行到位。 主要职责 大模型训练优化方向（LLM/MLLM）

• 独立负责训练数据体系或训练执行优化：制定医疗语料的清洗、配比与质量策略，主导分布式训练的稳定性与效率优化，持续提升模型能力
• 跟进并评估前沿技术（新注意力机制、RL 训练范式、多模态建模）在医疗场景的适用性，做出判断、制定方案并推进落地
• 设计并建设评测体系：定义评测维度与指标，通过 badcase 归因反哺数据与训练策略 Agent落地应用方向
• 负责医疗 RAG 体系或诊断 Agent 核心链路：制定检索、生成、工具编排的整体方案，包括Agent任务规划、复杂任务自动拆分、多类型工具调用（搜索、计算器、代码、API）、循环反思与多轮对话等，对链路的可靠性与线上效果负责
• 建设医疗幻觉防控方案：设计溯源、校准与兜底机制，定义幻觉度量口径，用数据证明风险变化
• 与临床专家深度协作，把医学知识转化为工程可用的资产，并与产品协作驱动持续迭代

任职要求

• 硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学或生物医学工程等相关专业；3 年以上算法工程经验（优秀者可放宽）
• 有独立负责大模型子方向的完整闭环经历，训练侧（数据/训练/评测）或应用侧（RAG/Agent/安全）任一即可
• 理解大模型的技术本质，而非框架的简单使用者，能讲清训练稳定性、检索与生成的失效模式、模型安全等问题的成因与应对
• 对前沿工作有真实的追踪与判断力，能形成自己的观点，不盲从热点
• 有与领域专家或产品协作的经验，能把模糊需求转化为清晰的技术方案；对落地质量有主人翁意识 加分项
• 有预训练/继续预训练级别（而非仅微调）的完整项目经验，或有 RL/对齐方向的实战经验
• 有大模型产品从开发到上线的完整经历，经历过真实的线上问题与迭代周期
• 有严肃场景（医疗/金融/法律）的可信 AI 相关工作：幻觉防控、安全兜底、合规落地任一
• 在知名开源项目有实质贡献，或在顶会发表过高影响力的一作论文
• 熟悉医学概念体系或医学信息学背景，能与临床专家对话
• 有带小组或主导跨协作项目模块的经验